【OpenCV入门教程之二】 一览众山小：OpenCV 2.4.8 or OpenCV 2.4.9组件结构全解析（转），opencv2.4.9

【OpenCV入门教程之二】 一览众山小：OpenCV 2.4.8 or OpenCV 2.4.9组件结构全解析（转），opencv2.4.9

<p>本系列文章由zhmxy555（毛星云）编写，转载请注明出处。  </p>
<p><span><span> 文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19925819</span></span></p>
<p> </p>
<p><span><span><span> 作者：毛星云（浅墨）    邮箱： happylifemxy@163.com </span></span></span></p>
<p><span><span><span> 写作当前博文时配套使用OpenCV版本：2.4.8</span></span></span></p>
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<p>之前啃了不少OpenCV的官方文档，发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后，再重点学习自己感兴趣的部分的话，就会有一览众山小的感觉，于是，就决定写出这篇文章，作为启程OpenCV系列博文的第二篇。</p>
<p> </p>
<p>至于OpenCV组件结构的研究方法，我们不妨管中窥豹，通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放，来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构。</p>
<p>我们进入到D:\ProgramFiles\opencv\build\include目录，可以看到有opencv和opencv2这两个文件夹。显然，opencv这个文件夹里面包含着旧版的头文件。而opencv2这个文件夹里面包含着具有时代意义的新版OpenCV2系列的头文件。</p>
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<p> </p>
<p>在opencv这个文件夹里面，也就是D:\Program Files\opencv\build\include\opencv目录下，可以看到如下的各种头文件。这里面大概就是opencv 1.0最核心的，而且保留下来的内容的头文件，可以把它们整体理解为一个组件。</p>
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<p> 再来看看我们重点关注的opencv2这边，在D:\ProgramFiles\opencv\build\include\opencv2目录下，我们可以看到这些文件夹：</p>
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<p> </p>
<p>我们灵机一动，发现下面有个叫opencv_modules.hpp的hpp文件，一看就知道里面存放的是opencv2中的新模块构造相关的说明代码，打开一看，果不其然，定义的是OpenCV2所有组件的宏：</p>
<p> </p>


<strong>[cpp]</strong> view plaincopyprint?
 


<ol class="dp-cpp" start="1">
<li class="alt"><span class="comment">/* </span></li>
<li><span class="comment"> *     ** File generated automatically, do not modify ** </span></li>
<li class="alt"><span class="comment"> * </span></li>
<li><span class="comment"> *This file defines the list of modules available in current build configuration </span></li>
<li class="alt"><span class="comment"> * </span></li>
<li><span class="comment"> * </span></li>
<li class="alt"><span class="comment">*/  </span></li>
<li>   </li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_CALIB3D  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_CONTRIB  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_CORE  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_FEATURES2D  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_FLANN  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_GPU  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_HIGHGUI  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_IMGPROC  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_LEGACY  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_ML  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_NONFREE  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_OBJDETECT  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_OCL  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_PHOTO  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_STITCHING  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_SUPERRES  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_TS  </span></li>
<li><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_VIDEO  </span></li>
<li class="alt"><span class="preprocessor">#define HAVE_OPENCV_VIDEOSTAB  </span></li>
</ol>
<p> </p>
<p> </p>
<p>OK，就不多客套了，下面就是OpenCV的所有模块介绍，按照顺序来：</p>
<p> </p>
<p>【calib3d】&mdash;&mdash;其实就是就是Calibration（校准）加3D这两个词的组合缩写。这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。</p>
<p> </p>
<p>【contrib】&mdash;&mdash;也就是Contributed/Experimental Stuf的缩写， 该模块包含了一些最近添加的不太稳定的可选功能，不用去多管。2.4.8里的这个模块有新型人脸识别，立体匹配，人工视网膜模型等技术。</p>
<p> </p>
<p>【core】&mdash;&mdash;核心功能模块，包含如下内容：</p>

<pre class="code">
<pre class="code">
<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>
<ul>
<li>OpenCV基本数据结构</li>
<li>动态数据结构</li>
<li>绘图函数</li>
<li>数组操作相关函数</li>
<li>辅助功能与系统函数和宏</li>
<li>与OpenGL的互操作</li>
</ul>

<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>
<p> 【imgproc】&mdash;&mdash;Image和Processing这两个单词的缩写组合。图像处理模块，这个模块包含了如下内容：</p>

<pre class="code">
<pre class="code">
<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>
<ul>
<li>线性和非线性的图像滤波</li>
<li>图像的几何变换</li>
<li>其它（Miscellaneous）图像转换</li>
<li>直方图相关</li>
<li>结构分析和形状描述</li>
<li>运动分析和对象跟踪</li>
<li>特征检测</li>
<li>目标检测等内容</li>
</ul>

<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>
<p>【features2d】 &mdash;&mdash;也就是Features2D， 2D功能框架 ，包含如下内容：</p>

<pre class="code">
<pre class="code">
<ul>
<li><strong>特征检测和描述</strong></li>
<li><strong>特征检测器（Feature Detectors）通用接口</strong></li>
<li><strong>描述符提取器（Descriptor Extractors）通用接口</strong></li>
<li><strong>描述符匹配器（Descriptor Matchers）通用接口</strong></li>
<li><strong>通用描述符（Generic Descriptor）匹配器通用接口</strong></li>
<li><strong>关键点绘制函数和匹配功能绘制函数</strong></li>
</ul>

<pre class="code">
<pre class="code">
<pre class="code">
<pre class="code">
<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>

<h2></h2>
<p>【flann】&mdash;&mdash; Fast Library for Approximate Nearest Neighbors，高维的近似近邻快速搜索算法库，包含两个部分：</p>

<pre class="code">
<pre class="code">
<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>
<ul>
<li>快速近似最近邻搜索</li>
<li>聚类</li>
</ul>

<pre class="code">
<pre class="code">
<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>

<p> </p>
<p>【gpu】&mdash;&mdash;运用GPU加速的计算机视觉模块</p>
<p> </p>
<p>【highgui】&mdash;&mdash;也就是high gui，高层GUI图形用户界面，包含媒体的I / O输入输出，视频捕捉、图像和视频的编码解码、图形交互界面的接口等内容</p>
<p> </p>
<p>【legacy】&mdash;&mdash;一些已经废弃的代码库，保留下来作为向下兼容，包含如下相关的内容： </p>

<pre class="code">
<pre class="code">
<ul>
<li><strong>运动分析</strong></li>
<li><strong>期望最大化</strong></li>
<li><strong>直方图</strong></li>
<li><strong>平面细分（C API）</strong></li>
<li><strong>特征检测和描述（Feature Detection and Description）</strong></li>
<li><strong>描述符提取器（Descriptor Extractors）的通用接口</strong></li>
<li><strong>通用描述符（Generic Descriptor Matchers）的常用接口</strong></li>
<li><strong>匹配器</strong></li>
</ul>

<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>
<p>【ml】&mdash;&mdash;Machine Learning，机器学习模块， 基本上是统计模型和分类算法，包含如下内容：</p>

<pre class="code">
<pre class="code">
<p> </p>
<p> </p>
<ul>
<li>统计模型 （Statistical Models）</li>
<li>一般贝叶斯分类器 （Normal Bayes Classifier）</li>
<li>K-近邻 （K-NearestNeighbors）</li>
<li>支持向量机 （Support Vector Machines）</li>
<li>决策树 （Decision Trees）</li>
<li>提升（Boosting）</li>
<li>梯度提高树（Gradient Boosted Trees）</li>
<li>随机树 （Random Trees）</li>
<li>超随机树 （Extremely randomized trees）</li>
<li>期望最大化 （Expectation Maximization）</li>
<li>神经网络 （Neural Networks）</li>
<li>MLData</li>
</ul>

<p>【nonfree】，也就是一些具有专利的算法模块 ，包含特征检测和GPU相关的内容。最好不要商用，可能会被告哦。</p>
<p> </p>
<p>【objdetect】&mdash;&mdash;目标检测模块，包含Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM这两个部分。</p>
<p> </p>
<p>【ocl】&mdash;&mdash;即OpenCL-accelerated Computer Vision，运用OpenCL加速的计算机视觉组件模块</p>
<p> </p>
<p>【photo】&mdash;&mdash;也就是Computational Photography，包含图像修复和图像去噪两部分</p>
<p> </p>
<p>【stitching】&mdash;&mdash;images stitching，图像拼接模块，包含如下部分：</p>

<pre class="code">
<pre class="code">
<h2></h2>
<p> </p>
<p> </p>

拼接流水线
特点寻找和匹配图像
估计旋转
自动校准
图片歪斜
接缝估测
曝光补偿
图片混合

<p> </p>
<p>【superres】&mdash;&mdash;SuperResolution，超分辨率技术的相关功能模块</p>
<p> </p>
<p>【ts】&mdash;&mdash;opencv测试相关代码，不用去管他</p>
<p> </p>
<p>【video】&mdash;&mdash;视频分析组件，该模块包括运动估计，背景分离，对象跟踪等视频处理相关内容。</p>
<p> </p>
<p>【Videostab】&mdash;&mdash;Video stabilization，视频稳定相关的组件，官方文档中没有多作介绍，不管它了。</p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>看到到这里，相信大家已经对OpenCV的模块架构设计有了一定的认识。</p>
<p>OpenCV其实就是这么多模块作为代码容器组合起来的一个SDK而已，没什么稀奇的，对吧。</p>
<p> </p>
<p>最后配张图，养养眼：</p>
<p></p>
<p> </p>
<p> </p>
<p>好了，OpenCV的组件结构介绍大概就是这些。</p>
<p>下篇文章见 ：）</p>